四川省水稻综合气象灾害风险区划

本文利用1981—2012年四川省82县的水稻单产资料,采用HP滤波法,进行水稻气象产量分离,分歉收年和成灾年两个年型,研究四川省水稻单产平均减产率、减产率变异系数和不同等级减产率风险概率的空间分布特征,并基于成灾年风险区划指标,开展四川省水稻综合气象灾害风险区划。结果表明:HP滤波法可用于四川省水稻气象产量分离,四川省水稻气象产量具有显著的准4 a、7 a周期振荡特征。平均减产率从西南向东北方向呈现"高–低–高"分布特征,80%以上县歉收年平均减产率介于2%～7%,成灾年平均减产率介于6%～15%。各县歉收年减产率变异系数介于0.6～2.2,成灾年减产率变异系数介于0～1.2;减产率变异系数相对高值区位于西南山地西部、盆地南部和盆地北部山地。各级减产率风险概率大值区主要集中于广元和巴中地区,还包括盐亭、古蔺、盐源、越西等县。四川省水稻综合气象灾害高风险区主要分布于盆地北部、盆地南部和西南山地西部等山区,中等风险区主要分布于盆地丘陵区及盆周低山区,低风险区主要分布于盆地平原、浅丘区和凉山州中东部。风险区划结果与四川省气象灾害分布和水稻农业气象灾害分布的研究成果相吻合,可为四川省水稻防灾减灾提供科学依据和重要参考。     

安徽省一季稻产量灾损风险评价

利用安徽省1981-2014年50个市(县)一季稻产量资料,采用直线滑动平均方法计算一季稻相对气象产量,通过正交经验分解(EOF)分析一季稻相对气象产量的时空变化特征,并从一季稻产量灾损角度出发,采用灾年平均减产率、产量变异系数、减产风险指数及区域农业水平指数作为产量灾损风险评估指标,对安徽一季稻产量灾损进行风险区划。结果表明:研究期内安徽省各市(县)一季稻产量变化趋势一致,北部增产或减产较南部明显,2005年之前安徽一季稻产量波动剧烈;不同产量灾损评估指标在空间上表现出一定的地域性和连续性,灾年平均减产率、产量变异系数和减产风险指数均表现为北部数值高于南部,区域农业水平指数呈现由东北向西南减小的趋势。根据产量灾损综合风险指数区划结果,研究区域内北部灾损风险高于南部,风险高值区和中值区主要分布在沿淮、江淮北部,风险低值区面积最广,主要位于皖南山区、沿江地区及江淮南部。     

河南夏玉米产量灾损的风险区划

利用河南省96个县1971-2010年的夏玉米实际产量资料,从产量灾损率角度,分析该区夏玉米灾损风险评估指标的分布规律,包括历年平均减产率、减产率变异系数、不同减产率风险概率和灾损减产风险指数,构建夏玉米产量灾损风险评估模型,对河南省夏玉米产量灾损进行风险区划.结果表明,各灾损风险评估指标在河南省夏玉米区分布具有明显的地域性和连片性,根据综合风险指数将河南省夏玉米区划分为高、中、低3类风险区,低风险区分布在豫北、豫东、豫中的华北平原地区和南阳盆地;中风险区分布在豫西北部丘陵地区和豫南雨养夏玉米区;高风险区包括新蔡、上蔡、平舆、沈丘和渑池等县区,此区夏玉米减产综合风险最高,抗灾性较弱.研究结果可对指导河南夏玉米生产趋利避害和防灾减灾提供参考依据.     

浙江省晚稻生产的农业气象灾害风险分布

采用浙江省52县市1971-2004年的晚稻单产资料,利用平均减产率、变异系数和单项风险指数形成的综合风险指数,划分了浙江省晚稻产量的农业气象灾害风险区域,并结合同期历史资料详细分析了各风险区的气温、降水和灾害情况,利用各区晚稻种植面积和产量占全省比例的差值分析了各风险区域气象条件的影响效果。结果表明：综合风险指数≥0.30的风险区,晚稻总产量与面积占全省百分比的差值均为负值,该区域晚稻历年遭受台风、干旱等农业气象灾害的频率较高,产量不稳定,年际减产幅度大或减产年份较多;综合风险指数在0.20-0.30的风险区,差值在零值上下浮动,年际减产幅度较小,产量相对稳定;综合风险指数〈0.20的风险区,差值均为正,遭受农业气象灾害的频率较低,丰年多于歉年,总体增产明显。分析结果可为保险部门制定保险区划、费率厘定提供科学依据。     

中国稻作与旱作生产的气象减产风险评价

本研究利用直线滑动平均模型对中国各省区1950-2006年旱作和稻作的趋势产量进行了模拟,计算出历年的气象产量,并采用减产率指标、减产率浮动性指标、高风险概率指标3个评价指标以及综合性指标进行了气象产量的气候变化减产风险评价,同时采用变异系数对我国各省产量波动状况进行了分析,并将各指标与年平均降水变率、年平均气温变率进行耦合分析。结果表明,旱作高减产风险和波动风险主要分布在华东和华南地区,而稻作则体现为由南向北风险逐渐增加。年平均降水变率和年平均气温变率高的地区,其水稻气象减产风险较大。由于人口增长和经济发展的压力,中国农业面l临着应对气象减产和保证粮食增产的双重压力。     

宁夏马铃薯种植的气候分区和风险评估

利用1978-2007年的马铃薯产量资料,直线滑动平均得出宁夏马铃薯的相对气象产量,并通过积分回归方法分析得出宁夏马铃薯种植气候分区指标,在地理信息系统软件支持下,利用小网格资源推算法,细化了基本气候资源分布。考虑有灌溉条件和无灌溉条件两种情况,分别对马铃薯种植进行气候分区。结果表明：不考虑灌溉条件时,宁夏马铃薯种植的适宜区主要分布在宁夏南部地区,次适宜区和可种植区主要分布在宁夏中部,不适宜种植区主要分布在北部;当考虑灌溉条件时,可种植区范围在宁夏北部明显增加。并采用歉年减产率、变异系数和减产率〈-10%的年份比重形成的综合风险指数,来评估宁夏马铃薯种植的风险。分析得出：马铃薯种植的低风险区主要包括宁夏南部,中风险区主要包括盐池、中卫、中宁等地区,高风险区包括宁夏北部的大部分地区和中部的海原和同心。     

全球主要粮食作物产量变化及其气象灾害风险评估

随着粮食全球化趋势和中国粮食安全战略调整,准确了解中国和国外主要粮食作物生产状况、产量变化及其气象灾害风险水平,对于气候变化背景下保障中国粮食安全和国家"农业走出去"战略实施具有重要意义。该文以全球主要粮食生产国粮食产量资料为基本资料,通过作物气象产量分离对全球主要粮食作物的产量变化进行了研究;用新构建的减产概率系数pc和平均减产率d、减产率变异系数v定义了综合气象灾害风险指数Pw,根据Pw≤2.0、2.0Pw≤4.0和Pw4.0将全球粮食主产区划分为气象灾害低风险区、中风险区和高风险区。研究结果显示,法国、德国和中国的小麦、美国、巴西、阿根廷的玉米和大豆、中国和越南的水稻产量水平在近50多年提升迅速,但区域差异明显。加拿大和澳大利亚小麦、美国玉米、巴西和阿根廷大豆的Pw超过4.0,为气象灾害高风险区;俄罗斯和中国小麦、巴西和阿根廷玉米、美国和中国大豆、印度水稻的Pw介于2.0和4.0,为中风险区;美国、德国、法国和印度小麦、中国玉米、中国、越南和泰国水稻的Pw小于2.0,为低风险区。文中方法能够直观评估全球粮食产区粮食生产水平和综合气象灾害风险,对宏观了解和认识国内外粮食生产状况具有借鉴意义。     

基于概率统计方法的承德市农业旱灾风险评估

根据旱灾风险的统计特征,提出2种基于概率统计方法的旱灾风险评价方法：1）旱灾损失的概率分布曲线,2）旱灾损失与干旱概率的关系曲线。以滦河上游承德市辖区的农业旱灾风险为例进行应用研究。根据1990－2007年历年农业旱灾损失数据计算粮食因旱减产率,拟合其概率分布。利用分布式水文模型模拟得到该区域1956－2005年0～50 cm的月平均土壤含水率,识别农业干旱事件,计算农业干旱烈度概率,选用对数函数拟合因旱粮食减产率和农业干旱烈度概率关系曲线。采用因旱粮食减产率期望值表征区域旱灾风险,2种方法结果一致性较好,研究区域农业旱灾风险上游大于下游,各个县的多年平均因旱粮食减产率为7%～15%。     

安徽省茶树春霜冻害的风险评估

应用安徽省茶种植区45个气象站点1981−2017年气象资料和1998−2017年茶叶产量资料,选取霜冻害发生综合频率、坡向敏感性指数、茶园面积和灾年减产率变异系数4个因子,利用加权指数求和法构建了茶树霜冻害风险指数,借助ANUSPLIN插值模型和地理信息系统开展了安徽省茶树霜冻害风险评估。结果表明：安徽省茶树春霜冻害高风险、中风险和低风险区域面积为118×104hm2、337×104hm2和 353×104hm2, 分别占评价区域总面积的14.6%、41.7% 和43.7%。高风险区主要分布在大别山茶区的金寨县、霍山县、岳西县、潜山县等和江南茶区南部海拔600m以上的高山区域,零星分布在江北茶区北坡地带。中风险区多分布在大别山茶区和江南茶区海拔低于600m的山区,呈斑块状分布在江北茶区的丘陵和低山区。低风险区集中分布在芜湖−宣城−铜陵−池州沿江一带,零星分布在江南茶区的低山区。构建的风险指数总体能客观反映安徽省茶树霜冻害风险水平,可为茶树霜冻害风险管理提供依据。     

盛夏干旱对晋中盆地春播玉米产量影响的分析评估

依据1972-2006年35a晋中11个县市历年的逐月、旬、侯降水资料,结合不同的气候特征和地理环境,将晋中划分为4个区域。用数理统计方法,分区域分析了干旱及旱灾造成粮食减产的时空分布特征,分组量化研究了4个区域丰产年、歉收年、干旱年、平常年4类不同产量类型年中干旱对玉米产量的影响,分时段分析了干旱对玉米产量的影响以及玉米主生育期内各生育阶段的成旱因素和缓旱因素。结果表明：干旱显著年份,对玉米减产的影响平均为23.5%-42.3%,灾年全市平均减产在1.05-3.5亿kg。对全市性的5个灾年进行计算,玉米减产达10.95亿kg,旱灾损失占到全市各种灾害损失的65%-84%。全市干旱发生频率在加大,干旱烈度在加重,导致玉米减产年份相应增多,减产幅度也呈相对增大趋势。     

四川省水稻高温热害风险及灾损评估

高温热害是四川省最主要的农业气象灾害之一,研究高温热害对水稻的影响对于四川省农业可持续发展、保障水稻的安全生产具有重要意义。本文以1981—2015年四川省84个气象台站的逐日气象资料、农业气象观测站水稻生育期资料和县级水稻产量资料为基础,利用水稻高温热害指数,构建四川省水稻关键生育期和全生育期综合高温热害风险模型;分离水稻气象产量,建立高温热害影响下水稻气象产量与高温热害指数间的统计模型,开展1981—2015年四川省水稻高温热害风险和灾损评估。研究结果表明：四川省水稻抽穗扬花期,高温热害较高风险区和高风险区主要集中在盆地东北大部和盆地南部的个别地区,其中达州、广安和泸州的部分地区为高风险区。而低风险区主要分布在盆地西部、南部和川西南的大部地区。灌浆结实期,水稻高温热害较高风险区和高风险区主要集中在盆地东北和盆地南部的大部分地区,其中泸州大部、南充和宜宾的个别地区为高风险区。而低风险区主要分布在盆地北部、西部和川西南的大部地区。水稻全生育阶段高温热害较高风险区和高风险区主要集中在盆地东北和盆地南部的大部分地区,其中泸州、南充和达州的部分地区为高风险区。而低风险区主要分布在盆地北部、西部和川西南的大部地区。构建的水稻高温热害灾损评估模型简单实用,验证结果表明高温热害年水稻统计产量与模拟产量间的相对误差绝对值都小于1.5%,建立的模型能反映四川省高温热害对水稻产量的影响,同时能够较好地评估高温热害下四川省水稻的产量损失。进一步的灾损评估结果表明,高温热害危害下代表站点水稻的减产率为5.6%~10.2%。     

近30年黄淮海平原干旱对冬小麦产量的潜在影响模拟

为了探明黄淮海平原冬小麦需水关键生育阶段干旱对产量的潜在影响,该文基于黄淮海平原6个农业亚区典型站点的1981—2009年气象数据及田间观测资料,使用作物模型DSSAT模拟探讨了近30 a冬小麦关键生育阶段潜在干旱对产量的影响,并分析了各典型站点干旱减产的概率分布以及典型丰水和缺水年土壤水分的变化规律与产量的关系。研究结果表明:DSSAT模型的区域模拟误差在可接受的范围内(模拟的冬小麦开花期、成熟期和产量的相对均方根误差分别为2.0%、2.5%和12.4%),调试的区域品种3H能够代表黄淮海平原冬小麦品种进行区域模拟。黄淮海平原冬小麦需水关键生育阶段潜在干旱减产率在1980s均呈现出明显减轻的趋势。冬小麦拔节—抽穗期的潜在干旱减产率由南向北逐渐加重,黄淮海农作区天津(Ⅰ区)、石家庄(Ⅱ区)和莘县(Ⅲ区)的减产率超过了40%,临沂(Ⅳ区)、商丘(Ⅴ区)与寿县(Ⅵ区)分别为38%、27%和13%,干旱减产的区域差异主要是由各地气候因素的差异所导致。另外,黄淮海平原冬小麦同一水平的干旱减产率,在拔节—抽穗期发生的概率要远大于灌浆期的概率,北部地区冬小麦在拔节—抽穗期同一水平的潜在干旱减产率要明显高于南部地区,而在灌浆期的概率差别不明显。该研究可为黄淮海平原冬小麦实际生产过程中的抗旱管理与合理灌溉提供理论依据。     

夏玉米生长中后期连阴雨灾害指标研究

以河南省夏玉米为例,利用9个代表站点1981-2010年作物发育期观测资料、1961-2010年产量资料、逐日气象观测资料,构建日照持续不足、连续降水以及两者组合的6种不同阴雨日数类型并分别进行统计。通过对夏玉米减产率序列的提取、减产年份不同类型阴雨日数的筛选,分析夏玉米生长中后期连阴雨日数与减产率的关系。将高频出现的连阴雨日数与均值对比,建立阴雨日数与减产率间的多元线性回归方程,最终确定夏玉米花期和灌浆期连阴雨气象灾害等级指标及其可能造成的产量损失。结果表明:在划分的不同等级减产率区间中,各类型阴雨日数与5%~20%减产率序列正相关关系明显,其中,持续日照不足指标与5%~10%减产率的相关性整体较高,持续降水日指标则与15%~20%减产率相关性较高;相对于灌浆期而言,夏玉米花期持续降水或日照不足与减产率的相关性更强;连阴雨气象灾害指标以最长连续无日照日数(N1)、最长连续日照不足2h日数(N3)、最长连续降水日数(P1)、最长连续降水和无降水日日照小于2h的组合日数(P3)为因子,指标分为轻、重两个等级,花期和灌浆期遇轻度灾害的平均减产率分别为10.4%和8.5%。研究结果可为开展夏玉米高产稳产气象保障服务提供基础依据。     

贵州水稻抽穗开花期秋风灾害指标初探

根据历史典型秋风气候年(1974、1980、1988、2002年)气候资料和水稻产量资料,采用数理统计和对比印证方法,综合考虑贵州不同海拔高度下水稻抽穗开花期的界限温度,选取冷积温作为水稻秋风灾害指标,对贵州水稻秋风灾害冷积温指标进行研究.计算2002年减产率与相应的冷积温,建立回归方程,根据方程及验证结果确定贵州水稻轻、中、重、严重各秋风灾害冷积温指标(LJW,℃·d)分别为17＜ LJW≤21、21＜LJW≤25、25＜ LJW≤29、LJW ＞29,并对冷积温与秋风指数指标进行比较,结果表明,冷积温值对水稻秋风灾害的识别较秋风指数更敏感,其判断结果优于秋风指数.利用冷积温指标可为水稻秋风灾害监测预警、水稻风险评估及区划提供参考,有利于避免水稻大量减产,确保粮食生产安全.     

三江平原地区农作物低温冷害发生规律

低温冷害是影响三江平原地区粮食作物单产不高、总产不稳的主要气象灾害.5～9月日平均气温低于历年平均值0.5℃以上时,即产生低温冷害.1949～1986年间,本区共发生10次低温冷害年,气候概率为28%.平均每个低温冷害年粮食作物减产14.3%、总产减少3～6亿kg.低温冷害关键期是5、6、8三个月气温,玉米、大豆与5、6二个月气温相关显著,水稻与8月气温相关显著,r值分别为0.609、0.629和0.637.冷害类型以延迟型为主,水稻兼有障碍型冷害.本区低温冷害的发生,与大气环流和太阳黑子活动有关,每当太阳黑子出现极大、极小值或出现厄尔尼诺(El Nino)现象时,大多是低温冷害年.     

基于IPCC SRES A1B 情景下的福建省水稻生产模拟研究

选择福建省作为研究区域,根据地形特点划分了3个水稻种植区,选取17个样点及9个代表性品种,采用2006—2007年的逐日气象资料及同期区试产量资料对作物的遗传参数进行了调试;根据IPCC排放情景特别报告(SRES)中的A1B方案,利用区域气候模式PRECIS构建的气候变化情景文件与作物模型(CERES-Rice)耦合,采用雨养与灌溉两种方式,并综合考虑未来CO2浓度增加带来的直接增益效应,模拟了未来2020s及2040s气候变化对福建省水稻生产的影响。结果表明:无论是雨养方式还是灌溉方式,未来全省各稻区水稻生育期在两种情景下都将缩短,单季稻生育期天数减少幅度最大,2040s情景下达到20 d以上。未来双季稻种植区早稻与单季稻均表现为减产。2020s情景下闽东南稻区早稻减产率达到12.4%(雨养)和11.3%(灌溉);闽西北双季稻区早稻减产程度略小。单季稻区雨养水稻7.1%及灌溉水稻2.1%的减产主要来自中熟品种的负贡献。2040s减产幅度将进一步加大。与此相反,未来两种情景下双季稻区后季稻均表现为增产,但产量波动性较大。2020s情景下闽西北双季稻区灌溉后季稻产量增产达到21.0%,增产幅度大于闽东南地区的10.6%;雨养方式下后季稻增产幅度略小。2040s各稻区后季稻增产幅度将减小。未来水稻生长季的土壤水分条件将变得不如目前湿润,与之相关各稻区灌溉需要量均有所增加。总之,由于大气CO2肥效作用可在一定程度上提高未来气候变化下后季稻产量,全省水稻总产近期将有所增加,雨养与灌溉方式下分别增长0.4%及1.7%,但变化趋势是随着未来温度的增加总产将减少,负贡献主要来自于单季稻和早稻。     

河南省农业水旱灾害风险评估与时空分布特征

为了加强河南省农业水旱灾害的风险评估和管理,该文利用信息扩散模型和风险等级划分,对河南省农业水旱灾害风险进行评估与时空特征研究,从而得出不同程度水旱灾害发生的可能性及其时空特点。研究结果表明:河南省17个市的农业水旱灾害风险概率均较大,且旱灾风险概率、风险等级、成灾面积均大于水灾;农业水灾风险空间分布表现出西北到东南风险概率增加的特点,低风险区为豫西、豫北区,高风险区主要是豫东、豫南区,尤其是黄淮4市风险较高;旱灾风险空间分布表现出西部、南部大于东部和北部的特点,豫北区的安阳、新乡、濮阳风险较小,豫西、豫南区则处于高风险。该研究为河南省粮食核心区战略地位的提升及灾害防治提供了依据。     

福建省春种马铃薯寒冻害风险区划

为了探究福建春种马铃薯寒冻害风险分布情况,利用马铃薯春种区45个县(市)的历年气象、产量和农业经济资料,在分析马铃薯寒冻害危险性、脆弱性和防寒防冻能力的基础上,构建马铃薯寒冻害风险区划指标,应用层次分析法、熵权系数法、加权综合评价法等确定风险区划指标权重和风险指数,构建福建省马铃薯春种区寒冻害风险区划指标和模型,基于GIS技术对福建省春种马铃薯的寒冻害风险进行区划。结果表明:福建省春种马铃薯的寒冻害低风险区主要分布在低海拔区域,该区域适合春种马铃薯;中度寒冻害风险区主要分布在海拔中等的区域;重度以上的寒冻害风险区主要分布在鹫峰山区、武夷山区、戴云山区和博平岭山区的高海拔区域,其中海拔800m以上地域有严重寒冻害风险,不适宜早春种植马铃薯。在风险因素构成上,寒冻害致灾危险性在综合风险中起决定性作用,种植区防寒防冻能力仅能略微减轻寒冻害带来的风险。     

甘肃省春玉米灾损风险评估

干旱是影响西北地区春玉米生产的主要气象灾害。应用甘肃省1980—2011年71个县(市)的春玉米播种面积和总产量资料,以风险理论为基础,采用风险评估技术方法,探讨了甘肃省县、市春玉米产量在干旱气候条件下的波动和减产的风险水平,通过正态分布判别和偏态分布正态化,研究了西北地区春玉米不同年型减产率变化特征,分析了甘肃省玉米产量灾害风险的空间分布规律,以期为防灾减灾提供理论依据。结果显示:不同等级风险区域呈整体上分散、小面积连片的特点,河西地区减产率最高,其次为陇中地区。高风险区主要集中在陇东地区的东部,较高风险区分布在陇中、陇东大部分地区,河西地区通过灌溉可有效缓解旱灾,风险较低。不同减产率等级下风险分析可为春玉米产量风险预测及抗灾减损、农业保险指数制定和农业保险赔付等提供参考。     

宽窄行配置对机插中晚稻生长特性及产量的影响

为了探讨不同行距配置对机插单季中稻和双季晚稻生长特性及产量的影响,以单季中稻丰两优香1号和徽两优898以及双季晚稻镇稻18和上农粳2号4个品种为材料,开展了等行距25、30 cm,宽窄行20 cm+30 cm、25 cm+30 cm、25 cm+35cm共5种机插水稻行距配置对比试验,分析了插秧后不同品种水稻农艺性状和产量,对不同品种机插水稻的株高、叶面积指数、茎蘖动态、干物质累积量、产量及其构成因素等方面进行比较。结果表明:1)在5种行距配置下,各生育期株高受品种遗传特性影响,不同行距配置间差异不显著,叶面积指数、茎蘖数和干物质累积量在不同行距配置间差异极显著(P0.01),但各品种机插水稻生长特性随行距配置变化趋势不同,单季中稻品种叶面积指数、分蘖稳定后的茎蘖数、分蘖成穗率、干物质累积量和生长率均在宽窄行25 cm+35 cm配置下最大,且随着行距配置的增大而增大,而双季晚稻品种各项生长指标则在宽窄行20 cm+30 cm配置下最大,且随行距配置增大而减小。2)在产量构成因素中,受行距配置影响较大的是有效穗数(变异系数1.93%~7.50%)、穗粒数(变异系数1.58%~6.08%)和结实率(变异系数0.86%~4.54%),较小的是千粒质量(变异系数0.81%~2.70%)和穗长(变异系数0.89%~2.82%)。3)单季中稻在宽窄行25 cm+35 cm配置下产量最高,双季晚稻则在宽窄行20 cm+30 cm配置下产量最高,各产量构成因素峰值基本与产量峰值接近。研究结果可为安徽省沿江江淮地区机插单季中稻和机插双季晚稻配套品种选用及栽植行距设置提供参考。